如何无需循环，基于布尔值变化提取DataFrame的对应行？

不用循环，直接用pandas的内置方法就能快速实现，步骤如下：

1. 先构造示例数据（如果已有目标DataFrame可跳过这步）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'id': [0, 1, 2, 3, 4, 5],
    'bool': [1, 1, 1, 0, 0, 1]
})

2. 生成筛选掩码，保留第一行以及所有bool值与上一行不同的行：

mask = df['bool'].ne(df['bool'].shift())
result = df[mask]

原理很直白：

• df['bool'].shift()会把bool列整体向下偏移一行，第一行变为NaN
• ne()方法判断当前行和偏移后的行值是否不等，第一行因为NaN和原行的1不等，会被标记为True；后续只要bool值发生变化，对应位置也会是True
• 用这个布尔掩码筛选原DataFrame，就能得到你要的结果

运行后得到的结果和预期完全一致：

id  bool
0   0     1
3   3     0
5   5     1

另外还有一种用diff()的写法，逻辑类似：

mask = df['bool'].diff().fillna(1).ne(0)
result = df[mask]

diff()计算当前行与前一行的差值，填充第一行的NaN为1后，只要差值不为0就说明值发生了变化，同样能筛选出目标行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fresto